Классический гарч, фиксирует среднее в лог пространстве

Вместо этого он должен фиксировать среднее в линейном пространстве, выражение 𝑙𝑜𝑔𝐸[𝑒^𝑟] должно быть константой.

Проблема:
Среднее в лог и линейном пространстве связаны как 𝐸[𝑆𝑡/𝑆𝑡−1]=𝐸[𝑒^𝑟]=exp(𝜇+𝜎^2/2) это означает что при изменении волатильности должно также измениться одно из средних. Зафиксировав среднее в лог пространстве получаем прыжки среднего в линейном. Что противоречит наблюдаемой реальности, происходит совсем наоборот, среднее в линейном пространстве стабильно и меняется мало, а в лог пространстве меняется сильно.
Решение:
Зафиксировать 𝐸[𝑆𝑡/𝑆𝑡−1]. Такая версия гарч используется в риск нейтральных расчетах, но я думаю она должна также использоваться и в реальных вероятностях.
Иначе получается дич, что мы предполагаем что в каждый момент времени среднее ожидание прибыли дико прыгает в месте с волатильностью, и получается непонятное вычисление MLE для фиттинга. Судя по всему ошибка получается не особо большой и гарч боль менее работает, но если его поправить возможно он станет работать чуть лучше.
Я подробно
описал на другом форуме
Было бы интересно увидеть если кто исследовал точность и дает ли это улучшение. Я использую SV подобные модели вместо гарча, но все равно интересно есть ли разница...
ОБНОВЛЕНИЕ
Ошибка на дневных данных судя по всему минимальна и можно ее игнорировать.
На необычных фиттингах где период месяц, полгода, год, возможно больше.
E[S_t/S_t-1] ~ exp(σ_t^2)
Хотя для 1 дня σ маленькая и в целом влияние не существенно…